不满足多元正态分布的多变量资料用非参数检验选择什么方法？ 貌似非参数检验里有个friedman秩和检验吧，Friedman检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法，其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。它和随机区组的方差分析是相对应的，你可以找书看看
多元正态分布参数估计及假设检验的原理及方法步骤 一般的参数估计方法无非：极大似然估计、矩估计、贝叶斯估计3种。极大似然估计，就是跟据样本值得到似然函数，然后求导得到最大值的条件，解出参数值，假设检验则据此得到。
用spss做多元方差分析，explore中一个因变量的正态性检验没有过，多元检验时方差齐性检验过了 这个关键是看样本量，如果样本量属于大样本，方差分析就可以对非正太有一定的容忍度；所以你的数据还要看样本，然后再决定是不是做方差分析。其实，有时候试试非参检验也是很好的，不是说不能做方差分析就会判死刑，我昨天还做了一个非参检验
